Экономист Нам посоветовала россиянам использовать отечественные ИИ-сервисы
Российские ИИ-сервисы, ориентированные на работу с русскоязычными данными и локальными сценариями, в ряде задач дают более точные результаты, чем универсальные модели, такие как ChatGPT. Об этом "Газете.Ru" рассказала преподаватель онлайн-магистратуры НИУ ВШЭ "ИИ в маркетинге и управлении продуктом" Юлиана Нам.
"Существует распространенное заблуждение, что локальные ИИ-сервисы — GigaChat, YandexGPT и другие — это упрощенная версия глобальных моделей. Часто под этим понимают решения, которые якобы уступают по возможностям и качеству. Однако в реальности локальный ИИ подразумевает под собой отдельный подход к разработке, дающий в ряде сценариев более точный результат, чем универсальные решения. В данном случае речь идет не о развертывании зарубежных моделей на собственных серверах, а о системах, изначально обученных с учетом особенностей локального рынка. Система учитывает язык, контекст, пользовательские привычки и типовые сценарии использования именно в России", — отметила Нам.
По ее словам, качество работы больших языковых моделей напрямую зависит от данных, на которых они обучались. Большинство глобальных моделей ориентированы преимущественно на англоязычный контент, пояснила Нам. А русский язык в таких наборах данных представлен в меньшей степени, что влияет на понимание смысловых нюансов, разговорных оборотов, иронии и культурных особенностей, сказала экономист. Все то, что носитель языка считывает автоматически, универсальная модель угадывает с переменным успехом, отметила Нам: так, она может не понимать, почему "дача" — не просто загородный дом, чем "маршрутка" отличается от автобуса, или что значит "на районе". Для бытовых пользовательских запросов это не приоритетно, а вот для бизнес-задач может стать проблемой, подчеркнула экономист.
По ее словам, кроме того, русский язык относится к флективным, и смысл слов во многом зависит от окончания, приставки, контекста. Для моделей, обученных преимущественно на английском языке, это создает дополнительные сложности, констатировала эксперт. Важную роль играет и стилистика: русскоязычные деловые тексты имеют собственную структуру и речевые особенности и они не всегда воспринимаются универсальными моделями, уточнила Нам. Модель, которая этого не учитывает, выдает текст формально правильный, но звучащий как перевод, сказала экономист. Подобное явление особенно заметно в маркетинговых и коммуникационных задачах, добавила Нам.
"Еще один важный фактор — пользовательские привычки. Российские пользователи, как правило, формулируют запросы развернуто, с пояснениями и контекстом. В других странах запросы чаще короче и прямолинейнее. Модель, обученная на одном типе поведения, хуже работает с другим. То же касается и бизнес-сценариев. В России своя структура рынка, свои сервисы, свои форматы документов и требования регулирования. Универсальные модели могут справляться с такими задачами, но им требуется дополнительное объяснение контекста", — сказала экономист.
По ее словам, локальные решения изначально учитывают эти особенности: российские ИИ-сервисы обучаются на русскоязычных данных как на приоритетных и используют локальный контент, включая материалы СМИ, отраслевые тексты и документацию. Интеграция с локальными сервисами позволяет дообучать модели на реальных сценариях использования, учитывая данные о том, как россияне реально используют продукты, какие задачи решают, какие запросы формулируют, уточнила эксперт.
По ее словам, выбор между глобальным и локальным ИИ — вопрос задачи, которую пользователь хочет решить с помощью технологии. Для работы с локальными процессами, русскоязычными коммуникациями адаптированные сервисы часто дают более точный результат с меньшими усилиями на формулирование запросов, констатировала экономист.
Она заключила, что локальный ИИ — это не про импортозамещение или ограничения.
Это про адаптацию технологии к среде, в которой она используется, для повышения качества результата работы с ИИ, сказала Нам. Модель, которая учитывает контекст, привычки, сценарии, работает точнее для бизнеса, а потому и может быть более эффективна для работы с российской аудиторией, подытожила эксперт.